Flink迟到的数据更新窗口计算结果,窗口销毁后的迟到数据输出到测输出流 主程序: //TODO 使用迟到的数据更新窗口的计算结果 public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); Properties prope…

相信会看到这篇文章的都对Flink的时间类型(事件时间.处理时间.摄入时间)和Watermark有些了解,当然不了解可以先看下官网的介绍:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/event_time.html 这里就会有这样一个问题:FLink 是怎么基于事件时间和Watermark处理迟到数据的呢? 在回答这个问题之前,建议大家可以看下下面的Google 的三篇论文,关于流处理的模型: https://www.vld…

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup…

前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如…

前言 前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafk…

业务数据的指数级扩张,数据处理的速度可不能跟不上业务发展的步伐.基于 Flink 的数据平台构建.运用 Flink 解决业务场景中的具体问题等随着 Flink 被更广泛的应用于广告.金融风控.实时 BI.实时数仓.实时推荐等多种业务场景,在生产实践中已有丰富的案例与优秀的经验. Flink Forward Asia 倒计时 28 天,企业实践专题大会邀请了字节跳动.滴滴出行.快手.Bilibili.网易.爱奇艺.中国农业银行.奇虎360.贝壳找房.奇安信等不同行业一线技术专家分享 Apache…

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都…

本文摘自书籍<Flink基础教程> 一.一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题.一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比.在流处理中,一致性分为 3 个级别. at-most-once:数据最多被处理一次.这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失. at-least-once:数据最少被处理一次.这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值.也就是说,计数程序在…

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都…

不管是百度地图还是高德地图,都很难得见到在地图上加载大量点要素,比如同屏1000的,因为这样客户端性能会很低,尤其是IE系列的浏览器,简直是卡的要死.但有的时候,还真的需要,比如,我要加载全球的AQI的测站和数据,这些站点在全球有4000多个,如何加载这些点并提高,OL3的ImageVector是一个很好地选择,简单的说,就是把这些要素渲染到一张图上,这样提高性能.代码如下: //加载JSON数据     mainxiu.loaddata=function(options)     {     …